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# **Fixed-Order Quantity（固定订货批量法）模型详解与Python代码示例**

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# **一、Fixed-Order Quantity模型概述**

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# Fixed-Order Quantity（固定订货批量法，简称FOQ）是一种库存管理方法，其核心思想是在每次补货时，都订购固定数量的商品。这种方法适用于需求相对稳定、波动不大的情况。通过设定固定的订货批量，企业可以简化库存管理流程，减少因频繁调整订货量而产生的额外成本。

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# FOQ模型的关键在于确定合适的固定订货批量。这通常需要考虑多个因素，如商品的单位成本、订购成本、库存持有成本、运输成本等。通过综合考虑这些因素，企业可以计算出最优的固定订货批量，以实现库存成本的最小化。

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# **二、Fixed-Order Quantity模型计算**

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# 虽然FOQ模型的具体计算过程可能因企业而异，但通常可以遵循以下步骤：

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# 1. 分析历史需求数据，了解商品的需求波动情况。

# 2. 确定与商品相关的成本因素，如单位成本、订购成本、库存持有成本等。

# 3. 根据成本因素，计算最优的固定订货批量。这通常需要使用一些数学模型或算法，如经济订货量（EOQ）模型。

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# **三、Python代码示例**

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# 下面是一个简单的Python代码示例，用于演示如何使用Fixed-Order Quantity模型计算最优的固定订货批量。请注意，这个示例仅用于教学目的，并未考虑所有可能的成本因素。

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# 导入需要的库

import math



# 定义成本参数

demand_per_year = 10000  # 年需求量

ordering_cost = 50  # 每次订货成本

holding_cost_per_unit_per_year = 0.1  # 单位商品年库存持有成本（占商品价值的百分比）

unit_cost = 10  # 商品单位成本（仅用于计算总成本，不影响FOQ计算）



# 使用EOQ模型计算最优的固定订货批量

# EOQ = sqrt((2 * demand_per_year * ordering_cost) / holding_cost_per_unit_per_year)

EOQ = math.sqrt((2 * demand_per_year * ordering_cost) / holding_cost_per_unit_per_year)



# 将计算结果存储在变量中

fixed_order_quantity = round(EOQ)  # 取整为整数，因为不能订购小数单位的商品



# 输出结果

print(f"最优的固定订货批量为：{fixed_order_quantity}件")



# 计算总成本（仅用于演示，实际中可能还需要考虑其他成本因素）

total_cost_per_year = (

    fixed_order_quantity * unit_cost  # 商品成本

    + (demand_per_year / fixed_order_quantity) * ordering_cost  # 订货成本

    + (fixed_order_quantity / 2) * holding_cost_per_unit_per_year * unit_cost  # 库存持有成本

)

print(f"预计的年总成本为：{total_cost_per_year}元")



# 注释：

# 1. 本示例使用了EOQ模型来计算最优的固定订货批量。EOQ模型是一种常用的库存管理方法，用于确定在给定条件下使总库存成本最小的订货批量。

# 2. 在计算总成本时，我们考虑了商品成本、订货成本和库存持有成本。请注意，这只是一个简化的示例，实际中可能还需要考虑其他成本因素。

# 3. 本示例假设了年需求量、每次订货成本、单位商品年库存持有成本等参数是已知的。在实际应用中，这些参数可能需要通过市场调研、历史数据分析等方式来获取。
